Postdoctorat (H/F) en Outils IA Génériques pour Sciences Multi-Omiques et Applications Holobiontes

CNRS; Valbonne; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

L'Institut de Chimie de Nice recherche un(e) postdoctorant(e) pour développer des outils IA destinés aux sciences multi-omiques, en collaboration internationale. Le candidat aura des responsabilités de supervision et s'engagera dans un environnement de recherche innovant et interdisciplinaire, participant activement au projet MetaboLinkAI.

Qualifications

• Formation doctorale, compétences avancées en IA et/ou sciences omiques.
• Expérience avec des approches open-source et en gestion de version (Git).
• Intérêt pour l'encadrement scientifique et la formation de jeunes chercheurs.

Responsabilités

• Développer des outils IA pour les sciences omiques en collaboration internationale.
• Encadrer des doctorants et des ingénieurs autour des projets en bioinformatique.
• Valider les développements en conditions réelles avec les équipes de recherche.

Connaissances

Intelligence artificielle

Chimie

Bioinformatique

Programmation en Python

Analyse des données

Collaboration interdisciplinaire

Communication scientifique

Formation

Doctorat en informatique, intelligence artificielle, bioinformatique ou domaine connexe

Outils

ArangoDB

SPARQL

Linked Data

Description du poste

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Postdoctorat (H/F) en Outils IA Génériques pour Sciences Multi-Omiques et Applications Holobiontes

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :

Date Limite Candidature : vendredi 18 juillet 2025 23:59:00 heure de Paris

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Informations générales

Intitulé de l'offre : Postdoctorat (H/F) en Outils IA Génériques pour Sciences Multi-Omiques et Applications Holobiontes
Référence : UMR7272-LOUNOT-009
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : VALBONNE
Date de publication : vendredi 27 juin 2025
Type de contrat : Chercheur en contrat CDD
Durée du contrat : 20 mois
Date d'embauche prévue : 1 octobre 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : 3021 euros et 4665 euros en fonction de l’expérience
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : 1 à 4 années
Section(s) CN : 16 - Chimie du vivant et pour le vivant : conception et propriétés de molécules d'intérêt biologique

Missions

Dans le cadre du projet ANR de Louis-Félix Nothias, du projet ANR SNF MetaboLinkAI, et en collaboration avec l'équipe Wimmics (INRIA Sophia Antipolis), l'HolobiomicsLab recrute un chercheur postdoctoral (H/F) pour développer des outils génériques et ouverts d'intelligence artificielle dédiés aux sciences omiques, avec une application privilégiée aux systèmes holobiontes marins. Ce projet vise à révolutionner l'accès aux connaissances multi-omiques en combinant graphes de connaissances sémantiques et modèles de langage de grande taille (LLMs) dans un cadre collaboratif international.
Le/la postdoctorant(e) contribuera au développement d'un écosystème d'outils open-source permettant l'analyse intégrée de données métabolomiques, protéomiques et génomiques dans le contexte des interactions hôte-microbiome des organismes marins. Ces outils représentent les informations expérimentales issues de données de spectrométrie de masse et d'autres techniques omiques dans un cadre standardisé (RDF), permettent des requêtes avancées de fouille de données (SPARQL), et fournissent des interfaces en langage naturel pour interroger efficacement les graphes de connaissances multi-omiques.
L'objectif principal est de développer une suite d'outils génériques et modulaires, tout en explorant de nouvelles représentations de graphes de connaissances (ArangoDB, GraphRAG, ...) et des architectures d'agents hybrides pour supporter des analyses moléculaires complexes d'holobiontes. Le poste inclut des responsabilités de co-encadrement scientifique de doctorants et d'ingénieurs de recherche.

Activités

1. Développement d'outils génériques et ouverts pour l'IA scientifique
Le/la postdoctorant(e) contribuera au développement d'une suite d'outils génériques et open-source pour l'intelligence artificielle appliquée aux sciences omiques, en étroite collaboration avec les équipes nationales et internationales du consortium. Cette approche collaborative favorisera l'émergence de solutions réutilisables et interopérables, s'appuyant sur des standards ouverts et des architectures modulaires. Le développement d'approches déclaratives innovantes permettra de découpler le workflow de l'assistant du graphe de connaissances spécifique, avec l'objectif ambitieux de passer d'un prototype dédié à la chimie vers une solution véritablement indépendante du domaine. L'architecture logicielle modulaire constituera un enjeu majeur pour permettre l'adaptation rapide à différents domaines scientifiques et représentations de graphes de connaissances, incluant l'exploration de technologies émergentes comme ArangoDB, GraphRAG et les architectures d'agents hybrides.
2. Conception collaborative d'une bibliothèque d'outils et encadrement scientifique
Dans un cadre résolument collaboratif, le/la postdoctorant(e) dirigera la conception et l'implémentation d'une bibliothèque d'outils complète permettant d'effectuer des tâches génériques essentielles sur les graphes de connaissances, incluant la reconnaissance d'entités nommées, l'extraction de connaissances, la génération de contextes et prompts, ainsi que la résolution de requêtes complexes. Cette mission s'accompagnera de responsabilités d'encadrement scientifique, notamment la supervision de doctorants et d'ingénieurs de recherche travaillant sur les différents composants du système. Le/la chercheur(se) devra comparer et optimiser les différentes approches d'intégration entre cette bibliothèque d'outils et les interactions avec les modèles de langage, en explorant les potentialités des architectures GraphRAG et des agents hybrides pour enrichir les capacités du système. L'automatisation intelligente constituera un défi technique majeur, nécessitant le développement de mécanismes sophistiqués de sélection et d'utilisation automatisée des outils, tout en formant les jeunes chercheurs aux méthodologies de développement collaboratif et aux bonnes pratiques de la recherche ouverte.
3. Applications holobiontes et approches multi-omiques marines
L'extension de l'interface textuelle actuelle vers des modalités d'interaction plus riches représentera un aspect innovant du projet, avec le développement de capacités de génération de widgets graphiques et de visualisations de données scientifiques appropriées aux réponses multi-omiques. Un axe majeur du projet portera sur le développement d'applications spécialisées pour l'étude des holobiontes marins, intégrant des approches multi-omiques (métabolomique, protéomique, génomique, transcriptomics, epigenetiquem ...) pour comprendre les interactions complexes entre organismes hôtes et leurs microbiomes associés. Le/la postdoctorant(e) investigrera et implémentera des mécanismes de chaînage sophistiqués pour supporter des interactions dialogiques et multilogiques prolongées adaptées aux questions scientifiques complexes des écosystèmes marins, en tirant parti de l'augmentation constante de la taille des contextes disponibles dans les modèles de langage modernes. La gestion intelligente des sessions utilisateur nécessitera le développement de stratégies avancées d'encodage du contexte, intégrant les connaissances spécifiques aux environnements marins, les interactions précédentes et les outils spécialisés pour maintenir la cohérence des analyses multi-omiques sur des échanges multiples.
4. Intégration MetaboLinkAI et validation collaborative
La validation expérimentale rigoureuse de l'assistant sur des cas d'usage réels en métabolomique et écologie marine s'effectuera en collaboration étroite avec les équipes expérimentales du laboratoire et les partenaires internationaux, garantissant l'adéquation des développements avec les besoins concrets des chercheurs en sciences omiques. L'intégration harmonieuse avec l'écosystème MetaboLinkAI constituera un objectif central, permettant de capitaliser sur les développements existants tout en apportant des innovations spécifiques aux applications holobiontes. L'exploration d'extensions fonctionnelles ambitieuses portera sur des tâches dépassant le simple accès au contenu, incluant la contribution collaborative, la maintenance automatisée, la validation de données et l'enrichissement sémantique des graphes de connaissances multi-omiques. La valorisation scientifique constituera un objectif prioritaire avec la publication des résultats dans des conférences internationales de premier plan en intelligence artificielle, tout en contribuant activement au développement open-source de solutions réutilisables par la communauté scientifique internationale travaillant sur les écosystèmes complexes.

Compétences

Compétences techniques
Formation : Doctorat en informatique, intelligence artificielle, bioinformatique ou domaine connexe avec expertise en IA et/ou sciences omiques.
Programmation : Maîtrise avancée de Python, expérience avec le développement d'applications IA et les APIs de LLMs.
Graphes de connaissances : Expertise en technologies du web sémantique (RDF, OWL, SPARQL), Linked Data, et ouverture vers les bases de données orientées graphes (ArangoDB, Neo4j, GraphDB).
Intelligence artificielle : Solide compréhension des modèles de langage de grande taille, techniques d'apprentissage automatique, architectures conversationnelles, GraphRAG et agents hybrides.
Sciences omiques : Experience avec le traitement des données en lien avec la chimie et la métabolomique.
Développement logiciel : Expérience en ingénierie logicielle, gestion de version (Git), développement collaboratif open-source, et architectures modulaires.
Encadrement : Expérience ou intérêt pour l'encadrement scientifique de jeunes chercheurs et la formation aux technologies émergentes.

Compétences transversales
Collaboration interdisciplinaire : Capacité à travailler efficacement avec des équipes pluridisciplinaires (informaticiens, chimistes, biologistes).
Communication scientifique : Excellentes compétences en rédaction scientifique et présentation (publications, conférences internationales).
Autonomie et leadership : Capacité à conduire des projets de recherche de manière autonome et à proposer des solutions innovantes.
Langues : Maîtrise de l'anglais scientifique (écrit et oral), français apprécié.
Adaptabilité : Capacité d'adaptation aux évolutions rapides des technologies IA et aux besoins des utilisateurs scientifiques.

Contexte de travail

L'Institut de Chimie de Nice (ICN), UMR 7272 CNRS, situé sur le campus scientifique de Valrose, offre un environnement de recherche de pointe en chimie analytique et métabolomique appliquées aux écosystèmes marins. Le/la postdoctorant(e) rejoindra l'HolobiomicsLab dirigé par le Dr. Louis-Félix Nothias, en collaboration étroite avec l'équipe Wimmics (Dr. Fabien Gandon, INRIA Sophia Antipolis) dans un cadre de travail résolument collaboratif et interdisciplinaire.
Cette position s'inscrit dans le cadre du projet MetaboLinkAI, une initiative franco-suisse visant à développer une intelligence artificielle dédiée à l'analyse métabolomique et multi-omique. Le/la candidat(e) bénéficiera d'un accès privilégié aux infrastructures de calcul haute performance, aux équipements de spectrométrie de masse de pointe, et aux plateformes d'analyse multi-omiques dédiées aux organismes marins.
L'environnement de travail est résolument international et interdisciplinaire, favorisant les échanges avec des experts en IA, bioinformatique, chimie analytique, écologie marine et métabolomique. Des interactions régulières avec les partenaires suisses et d'autres collaborateurs européens enrichiront l'expérience de recherche. Le poste offre des responsabilités d'encadrement scientifique avec la supervision de doctorants et d'ingénieurs de recherche, ainsi que la participation à des activités de formation en IA appliquée aux sciences omiques et aux écosystèmes holobiontes.
La philosophie du laboratoire privilégie le développement open-source et les approches collaboratives, avec une forte orientation vers le partage des outils et méthodologies développés avec la communauté scientifique internationale.

Contraintes et risques

Complexité technologique : Développement sur des technologies IA en évolution rapide nécessitant une veille technologique constante et une adaptation continue des méthodes.
Intégration système : Travail sur des architectures logicielles complexes intégrant multiple composants (LLMs, bases de données, interfaces web) requérant une rigueur exemplaire dans la conception et les tests.
Collaboration internationale : Coordination avec des équipes distantes (France-Suisse) impliquant des réunions virtuelles régulières et une communication asynchrone efficace.
Livrables de recherche : Pression pour produire des résultats scientifiques de haute qualité dans les délais impartis, avec publication dans des venues internationales compétitives.
Ergonomie numérique : Travail intensif sur écran nécessitant le respect des bonnes pratiques ergonomiques et la gestion des risques liés au travail numérique prolongé.
Sécurité informatique : Manipulation de données sensibles et intégration d'APIs externes nécessitant le respect strict des protocoles de sécurité informatique du laboratoire.